[閒聊] SportVU and NBA Statistics
Forward
整理這篇文章是因為PO了之前那篇之後,又陸續看了幾篇 Zach Lowe(這間公
司送了他一些資料,他就一直寫寫寫,業配文!)和其他人寫的相關報導,越
看越覺得這東西太酷了,所以簡單整理一下分享在這,畢竟 GM 們的工作不只
是選秀、交易、算薪資和簽人,為了做出這些決定,他們還得收集並分析大量
的資料,而這套玩意有可能是將來這些資料的主要來源。
以下的內容主要出自下列文章:
http://goo.gl/iJXEby
http://goo.gl/1KB0Sq
http://goo.gl/jTQi6A
http://goo.gl/nvCklv
http://www.stats.com/sportvu/basketball.asp
http://espn.go.com/blog/playbook/tech/post/_/id/492/492
有興趣還是請直接看原文。
禁轉NBA版,謝謝。
What is SportVU?
SportVU是一套由 STATS 這家公司發展出的動態攝影系統。這本來是一項軍武
技術,它是由一位以色列的飛彈科學家 Miky Tamir 在 2005 年左右發展出來
的。他把本來用於飛彈追蹤和光學識別的技術用來分析以色列的足球賽。2008
年,一家美國的公司 STATS買下了這項技術,並且把它應用在籃球比賽上(米
國看足球的人少,MLB有自己的一套技術,NFL同時在場的球員太多,比賽流動
性又不夠)。2009-10 賽季時,小牛、火箭、雷霆、馬刺率先使用了這套系統
;2010-11賽季時又多了塞爾提克和勇士;2011-12賽季時增為十隊,剛結束的
2012-13賽季則有一半的球隊以100,000美金的價錢裝了這套系統。而 2013-14
賽季,NBA總部決定在全部的場館都架設這套系統。
順帶一提,這家公司的網站有繁體中文頁面,不過只有一頁…
How does it work?
SportVU 是由六個架在球場貓道上的電腦攝影鏡頭(一個半場三個),和其背
後複雜的三維定位系統組成。這六個攝影鏡頭以每秒25張的頻率把球場上的一
舉一動通通照下來,然後透過他們的運算法,在一波球權結束後的九十秒內就
可以轉換成各式各樣的數據。個別球隊還可以拿原始資料去轉換成他們自己想
要的結果,暴龍就是個例子(後面會再提)。
基於這套系統強大的三維定位能力,它基本上可以捕捉球場上的所有移動,包
括球員、裁判、和那顆最重要的籃球,並且將之轉換成數據。當然還是有一些
限制,舉例來說,這套系統沒有辦法測量球員的垂直起跳高度;它也沒辦法辨
別球員面對的位置,不過這部分不是大問題,畢竟不會有球員倒退的切入籃下
,或是用屁股防守持球者…
另外要提的一點是,目前看起來這套系統的主要功能是在提供球場上物件移動
的數據,而不是完整的影像紀錄。當然它有影像紀錄,只是從貓道照下去,我
想大概也只能看到每個球員的頭頂。所以它應該不會取代現有的電視轉播攝影
,也很難被拿來輔助判決、或是提供甚麼特別的漏網鏡頭,除了可以看看球員
們的禿頭狀況之外…
What kinds of data can it provide?
根據 STATS自己網站的說法,他們可以提供各式各樣的數據,包括了球員個人
的、球隊的、以及那顆籃球的。後面會舉一些例子,這邊就不列了,數據清單
請直接上他們網站看,都是簡單易懂的英文:
http://www.stats.com/sportvu/basketball_data.asp
基本上這已經超過 BasketballReference 和 Synergy 能提供的資料量,這還
沒算上各球隊利用原始資料自行發展的部分。這也遠超過目前制服組可以處理
的量。許多制服組表示目前他們能運用的資料量不到系統可以提供的 10%(這
些數據是否真的有運用的價值也是個問題),但他們也都同意這套系統會是未
來籃球數據分析的利器。
Why is it important? How can it be applied?
看比賽的時候應該都會發現,坐在板凳區的助理教練們每個人手上都有一份資
料,然後三不五時東畫一下西記一筆,他們部分是在紀錄一些傳統數據中沒有
、但對於球隊又很重要的數據,像是球員對於擋拆防守的反應正確與否、球員
傳出「讓隊友能傳出助攻的球」(以下簡稱間接助攻)的次數,或是打斷進攻
戰術的次數之類的。但助理教練就那麼幾個,能紀錄的項目有限,也可能會漏
看,所以在資料的完整性和正確性上還是有限制。這套系統則是幾乎紀錄了球
場上發生的所有事情(除了垃圾話和擠眉弄眼之外),換言之,想要甚麼樣的
資料,只要定義清楚,理論上通通都可以從原始資料中整理出來。
舉例來說好了,現在一般對於球員的籃板能力的評價,主要是取決於一個球員
每場搶到的籃板數,或是再進階一點,他每36分鐘能搶到的籃板數,再不然就
是籃板率—球員在場時抓到籃板的比率(http://en.wikipedia.org/wiki/Rebound_rate)
。但這樣的數據解釋還是有缺陷。例如,這些數字並沒有考慮到球隊的防守策
略對於球員進入搶籃板位置次數的影響。以熱火為例,眾所皆知,他們防守擋
拆的時候很常讓大個子球員往外包夾持球者,一旦球被傳出去並且很快的出手
,大個子球員(a.k.a. Chris Bosh )可能就沒有足夠的時間回到籃下去卡好
位子搶籃板。換句話說,籃板數少可能是有機會搶到籃板的次數低,而不是籃
板能力差。
那,除了看比賽之外,要怎麼樣用數據評估一個球員籃板能力呢?SportVU 提
供了另一種數據:球員在「有機會拿到籃板」(籃板球落點距離球員3.5呎內)
時搶到籃板球的比例。根據這項定義,2011-12 球季最有本事搶到在自己附近
的籃板球的排行如下:
(要特別說明的是,2011-12 球季只有10隊有裝這套系統,所以資料肯定不齊
全,結果也會有誤差,以下所有2011-12球季的例子皆然。)
Rebounds Chances %
Kevin Durant 308 422 73
Carlos Delfino 119 170 70
Kevin Garnett 297 450 66
Chase Budinger 124 189 66
Marcus Camby 157 240 65
這或許也是去年火箭簽下 Carlos Delfino 的部分原因:他抓到自己身邊籃板
球的能力特別好,這對一個兩翼球員來說無疑是個加分。當然這個數字不完全
等於籃板能力,但它的確提供了另一個評估球員籃板能力的方向。
另外一個例子,大家都知道單打(isolation)是個很沒效率的進攻手段,Synergy
之類的網站的數字也告訴我們如此。但 Synergy的統計數字僅限於持球單打的
球員的出手,卻沒辦法計算當單打球員把球傳出去之後(不僅限於傳球助攻)
造成的得分。SportVU 的資料可以做到這點,並且告訴我們:單打(包括低位
單打)所帶來的效益其實是略超過平均值的,特別是當你有某些球員的時候,
像是 Jamal Crawford。這位單打大王在2012-13球季(註)平均每三十六分鐘
單打 8.5次,每次可以替球隊帶來1.36分。聯盟的平均單打效益是1.02分,可
見丟他上去單打的確是個好選擇…
(註:2012-13 球季只有15隊架設這套系統,而這裡提供的數字只有球季開始
到 2月初的資料—因為原作者文章是那時候寫的,我也找不到整季的資料。以
下2012-13球季的數字皆然。)
Sport VU的數據不只可以補足一些傳統數據的不足,亦可以增進或確認眼睛看
到的事實。James Harden 的切入能力是眾所皆知,但到底有多好呢?SportVU
的數字告訴我們,2012-13球季 Harden平均每次切入(從20呎外運球進入籃框
10呎範圍內)能為火箭生出1.51分,全聯盟最高,同時只有驚人的4%的失誤率
。考量到平均每支球隊每次進攻可以拿到大約一分,Harden的切入破壞力不言
可喻。而他平均一場切入九次,僅次於Parker、Rondo、Westbrook和 Holiday
。Jeremy Lin的切入又如何呢?他平均一場切入8.1次,每次能為火箭帶來1.32
分—和Tony Parker帶給馬刺的差不多。
另外一個例子,大家都知道 Marc Gasol 是個很好的高位中鋒,但到底是有多
好?SportVU 的數字告訴我們2012-13球季他平均每場在 elbow 接球次數是全
聯盟最高的10.62次,平均每次可以讓灰熊拿1.2分(其中只有四分之一是他自
己出手)—全聯盟第九高。一個有趣的對照組是 Serge Ibaka,大家都知道他
有一手堪用的中距離,也是他拿分的主要手段之一,但他平均每場比賽在elbow
接到球的次數只有少少的1.59次,全聯盟倒數前幾名。不過他很清楚自己在這
邊接到球的任務—他出手了其中的一半,命中率是還過得去的41%。
Gasol 的1.2分這個數字大概跟 Westbrook 每次切入帶給球隊的效益一樣好(
你要反過來講也行)。但他在低位接球(在離籃框12呎內接到傳球)的效益就
沒那麼高,只有大概1.06分。(不過這和SportVU 低位接球的定義也有關係,
因為它把各種空中接力、空切都算進去了。)
除了這些和籃球直接相關的數據,SportVU 還可以提供一些以前從來沒算過的
資料。想知道誰是 2011-12 球季跑最勤的球員嗎?SportVU 告訴你:
GP Distance (mile) Distance per game
Luol Deng 13 35.35 2.72
Rudy Gay 12 31.63 2.64
Kevin Love 32 83.23 2.60
Brandon Jennings 41 103.68 2.53
David Lee 35 88.41 2.53
所以說Luol Deng 很操不是騙人的。如果把這數字再除以上場時間,還可以知
道球員平均每分鐘移動距離有多少,這對於教練掌握球員的疲勞程度也會有所
幫助。
以上所說都還只是SportVU 提供的個人數據,還不包括他提供的各種球隊數據
可以帶來的幫助。拿之前提過的熱火來說,大家都知道他們防守很具有侵略性
,守擋拆時大個子會衝出去干擾持球者(blitz)。但到底有多長呢?52%。這的
確是高於聯盟平均,但其實也只有一半的次數如此,那他們另一半的時間又是
怎麼防守擋拆,對手又該如何因應呢?這都是提供給各球隊教練團的重要資訊。
尤有甚者,各球隊可以拿它的原始資料去做很多事情。像是暴龍做的這個:
https://www.youtube.com/watch?v=5Sq_Z6Um3UM
藍色的是進攻球員,白色的是防守球員,這都不是甚麼新鮮事,重點在那些透
明的圈圈。那些是在計算了球員能力、教練團的攻守系統、以及各種攻守模式
的價值(e.g.33%的三分球和50%的兩分球等價、切入的分數效益高於低位單打
…etc)後,以每秒N次的頻率計算出防守球員「應該」要在的位置。暴龍花了
六年的時間發展出了這套東西,誰防守出包、誰應變迅速,在這套東西下一目
了然。
這當然不只能運用在防守,也能用來看進攻:
https://www.youtube.com/watch?v=NJDJnaU3BUc
有了這樣的系統,不管是對教練團設計戰術,或是協助球員發展、矯正攻守系
統都有一定的助益。當然這套系統還有改進的空間(詳情請參考 Zach Lowe的
文章),而且我相信這不是暴龍目前在用的東西,他們手上應該還有更先進的
商業機密。一位西區的制服組講得很明白:「我們知道它的價值,也在運用它
,但我們不想讓別人知道我們用它做了甚麼。」
這也是大家都知道的一件事:NBA聯盟的競爭遠遠不只有在賽場上。
What further impacts can it bring to basketball games in NBA?
除了這些數據之外,SportVU還有可能帶給NBA更多更深層的影響。
最顯而易見的是,這套東西會開始改變訓練的方式。如果球隊願意額外付錢(
40,000美金),還可以買到追蹤球員球場上身體狀態的軟硬體設備,透過這套
系統,教練團可以掌清楚握球員的體能狀況和場上的表現,進而更完善的規劃
球員及球隊的訓練項目。例如說,你發現某個球員最近三場在球場上的加速度
和均速都變低了,這或許就是一個疲勞的警訊,而疲勞容易導致受傷,受傷導
致球隊戰力瓦解…預防勝於治療,能越早發現可能的問題並把它解決越好。這
同時也可以用來觀察傷後復出的球員的回復狀況:他是否跑得和以前一樣快,
是否在慢慢恢復原有的體能技術等等。尤有甚者,如果把整套系統拿來追蹤練
習時的狀況,還可以獲得更多的資料,讓教練團和制服組決定練習方向、練習
量等等。
進一步來說,這些資料也會影響往後球隊與球員談薪的狀況。想像一下,一個
球員和他的經紀人走進 GM 的辦公室要談延長合約,GM開頭就攤了一疊資料在
他們面前:「我們認為你的確是個很好的球員,18分 7籃板是個不簡單的成就
,我們也願意把你留下來,但根據我們的資料,你第四節常常偷懶,不去追離
自己四呎以外的球;你的籃板率也沒有我們預期中的好,更不用講你中斷了球
隊15.37%的進攻拿去自行出手、在31.41%的防守中犯錯…所以我們只能提供你
一年5M,簽不簽?」這也難怪球員工會正在積極運作、要求他們也要能擁有取
得這些資料的權限了。
這也會改變球團內部的生態,為了處理這龐大的資料量,會有越來越多統計和
程式方面的人才被延攬進球團內部,以處理並運用這些資料。球團會試著運用
這些資料去找出市場上被低估的球員,並且盡可能的把他們帶回來。這已經不
只是球場上的競爭,這是一場資訊戰。
除了各球團,NBA 總部也有自己的打算:他們打算用這套系統來評估裁判們的
表現。這並不是說這套系統能提供更多角度的畫面來證明裁判是否誤判(因為
鏡頭位置的限制),而是可以利用這套系統去檢視裁判是否能提早或在正確的
時間點出現在他應該在的位置(有基本裁判概念的人應該都清楚,裁判的位置
和職責是有明確規定和劃分的),並且在合理的視野範圍內吹判。
NBA 的營運和技術執行副總裁 Steve Hellmuth 說:「我們會盡可能的運用這
套系統來提升裁判的素質。以前從來沒有人去追蹤裁判們的表現,現在有了。
」不過據說 NBA總部不打算公開這些資料給各個球團,到時候只怕又有得吵了。
除此之外,既然 NBA總部決定要在所有場館架設這套系統,可以預見的是,將
來的box score上也有可能會慢慢出現 SportVU 所能提供的某些數字。這也會
加深球迷對球賽的理解,讓他們可以用更多的角度來解讀球員和球隊的表現。
NBA總部架設這套系統也帶給他們更多轉播權利金談判上的籌碼。ESPN和TNT合
計每年930M的轉播合約會在2015-16賽季後到期。據說 Fox Sports屆時也有意
來拚一下,這些轉播資料可以讓 NBA在談新約的時候多暫一些些優勢。而根據
CBA,轉播權利金也是BRI的一部分,BRI又會影響到薪資上限...
It’s really cool, but there is still a long way to go
SportVU 的確是一套很酷,而且有潛力成為一個籃球界革命性的工具,可以重
新建構我們對籃球比賽的看法;但任何一套系統都有它的極限,也永遠不可能
取代真正的教練團、和在場上比賽的球員(疾風戰士那種的不在討論之列)。
它沒有辦法告訴你誰的手感火熱(如果真的有這種事的話),或是誰情緒開始
波動之類的。它會告訴你與其讓一個中距離命中率 40%左右的球員出手,還不
如讓一個三分球命中率 28%的球員丟三分,也會告訴你應該想盡辦法讓三分球
35% 左右的射手拼命出手,因為計算出來的效益比較高。身為球迷、球員、或
者教練團,你要接受嗎?
事實上,不管這是否為真,接受這些進階的數字並運用這些資訊本身就是一個
漫長的過程,特別是對於在球場長大的球員和教練們來說。手上的那顆籃球才
是他們的信仰,不是那些紙上、電腦上的數字。
暴龍總教練 Dwane Casey說的也很明白:「這對你眼睛所看到的東西是個很好
的佐證,但你不能全然依靠它來做決定,它也沒辦法衡量化學反應、人格特質
之類的東西。」
同樣的議題也不僅限於球場上,還包括了球員的訓練和發展。球員能訓練的時
間有限,要讓球員發展怎樣的能力是事關重大的決定。假設今天有一個球員命
中率是.35/.25/.70,你要讓他先練準哪一項呢?是讓它從.35 變成.40,成為
一個合格的中距離球員,還是把.25提升到.30,變成勉強可以投三分的球員?
實際上,數據會告訴你,把.25變成.30比把.35變成.40更有效率,但很可能球
員和教練會覺得把中距離練準比較有用。
就和MLB的數據派和非數據派的戰爭一樣,在籃球領域,或起碼在NBA,這是一
個漫長的、相互靠近的過程。非數據派一點一點慢慢接受一些數據派的意見,
而數據派的一點一點修正自己合理但不見得合用的模型。Synergy 和BR的進階
數據被慢慢接受並改變大家對於球賽的理解也是近十年的事情,SportVU 會不
會造成更大而更深遠的影響?讓我們繼續看下去。
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